研究提出了一种集成机器学习模型，通过多样化梯度和高置信度边界实现可证书鲁棒性。通过多模型平滑策略，证明集成模型在一定条件下优于单一模型。引入轻量级多样性正则化训练，提升了模型在MNIST、CIFAR-10和ImageNet数据集上的L2鲁棒性。